AI로 대체되지 않는 데이터분석가의 6가지 핵심 역량 (2)

지난 편에서는

포커스미디어코리아 강슬기님이 'AI로 대체되지 않는 데이터분석가의 6가지 핵심 역량'에 대해 소개합니다. 지난 편에서는 1) 통계&기술적 역량, 2) AI 자동화 활용, 3) 데이터 프로젝트 관리, 4) 데이터 스토리텔링 역량에 대해서 설명해 주셨습니다. 이 순서는 AI가 대체하기 쉬울 것 같은 스킬의 내림차순이라고 하는데요. 이번 편에서는 상대적으로 AI가 대체하기 어려울 것이라고 예상되는 5) 비즈니스 이해력, 6) 소프트 스킬에 대해 알아보려고 합니다. 지난 편이 궁금하다면 아래 콜아웃을 클릭해 주세요.

5️⃣ 비즈니스 이해력

데이터분석가도 전반적인 회사의 비즈니스 상황을 이해할 수 있어야 하는데요. 그래야 더 능동적인 분석 아젠다 발굴이 가능하기 때문입니다.

실은 저희 팀의 주 업무는 Data-driven DOOH 솔루션인 F.act (Focusmedia Analytics and Consumer Trend)의 운영이에요.

4명인 팀이 운영하기에 이러한 분석 수행 범위도 적은 양은 아니기 때문에, 회사에서 이 범위 이상의 역할을 기대하지는 않았습니다.

하지만 작년부터 저희 회사의 주 목표가 ‘광고 판매 증진’으로 설정이 되었을 때, 단순히 ‘광고 효과 입증’에만 집중해도 될까? 라는 불안함이 있었어요. 저희 팀도 직접적으로 세일즈에 기여해야겠다는 자각이 있었죠.

그래서 자발적으로 발굴한 분석 주제들이 몇 가지 있었습니다.

1) ‘엘리베이터TV가 효과적이다’라는 것을 보여줄 수 있는 성공사례용 분석 및 배포

2) 영업 대상 브랜드 발굴을 위해, 아파트 입주민들이 특히 많이 사용하는 브랜드 분석

3) TV와 디지털 매체 대비 두드러지는 효과성 입증 자료

셋 다 ‘어떻게 하면 광고 판매를 증진시킬 수 있을지’를 달성하기 위해 스스로 발굴한 분석 주제이죠.

데이터 분석팀은 하달되어 내려온 데이터 분석 요청 뿐 아니라, 비즈니스 상황을 관찰하고 스스로 분석 아젠다를 찾을 수 있어야 해요. 임원진이나 타 팀에서 ‘데이터팀은 이런 데이터가 있으니까, 현 상황에 도움이 될 이런 분석을 해줄거야’라는 것을 먼저 떠올리고 데이터를 요청하는 경우는 거의 없기 때문이에요. 퀄리티 높은 데이터가 있어도 활용 기회를 많이 찾지 못하는 이유죠.

비즈니스 상황과 전사 회의 아젠다를 경청하여 듣고, “현재 문제 상황을 해결할 데이터 분석은 무엇이 있을까?”를 계속 떠올려야 합니다. 개인적으로 저는 타팀과 친분을 유지하는 것도 큰 도움이 됐어요.

이렇게 협업 팀과 지속적으로 커뮤니케이션하며 발굴한 또 하나의 데이터 연구 과제, 바로 ‘아이트래킹과 뇌파 측정을 통한 콘텐츠 효과 비교’입니다.

“다른 매체만큼 집중하는 거 맞아요?”

“세로형 광고는 하단 배너가 있는 게 좋아요 없는 게 좋아요?”

“QR은 넣어요 말아요?”

라는 질문이 많았는데요! 어떻게 입증하면 좋을까 하다가 한국기술교육대학교와의 산학협력을 통해 아이트래킹과 뇌파 기법을 써보기로 했습니다!

뇌파는 편안할 때 & 집중할 때를 먼저 개개인 별로 측정해서 실험자의 집중 여부를 구분하는 데에 썼고

아이트래킹은 엘리베이터TV에 카메라를 장착해서 눈의 움직임을 영상 내 좌표로 환산했어요.

그 결과, 가까이에서 시청하는 모바일광고 만큼은 아니지만, TV 광고보다는 집중도가 비슷하거나 상회한다는 것을 입증할 수 있었고

• 하단 배너가 있을 경우 시선이 배너에 30% 정도 분산된다
• QR코드가 있으면 프로모션, 할인 등에 대한 기대로 집중도가 높아지지만, 상품 소개가 많을 때 QR코드까지 있으면 오히려 집중도가 떨어진다

등의 러닝을 얻어 광고 효과 입증 및 전략용 자료 마련에 기여할 수 있었어요.

6️⃣ 소프트스킬

데이터 분석에 필요한 소프트스킬, 정의하기 힘든데요. 보석💎을 만드는 과정과 비교하면 이해가 쉽습니다.

❓보석이 나올지 확실치 않아도 삽을 들어야해요.

‘이거 분석한다고 답이 나올까?’ 불확실한 상황에서도 동기부여를 받고 열정을 쏟는 것이 쉽지는 않아요. 저희 팀에서 엘리베이터TV 시청률 분석 시스템을 개발할 때 딱 그랬죠. ‘이게 진짜 될까..? TV에서만 되던게?’ 의심이 자꾸 들어도 마음을 다잡고 집중할 수 있어야 합니다.

⛏️ 삽질은 올바른 곳에 정확하게

과제를 해결하기 위해 어떤 데이터가 필요하고 어디에 있는지 판단하는 능력이 필요해요. 여기에는 최소한의 도메인 지식을 필요로 합니다. 짧게라도 해당 업무를 경험해보거나 사이드프로젝트라도 진행해보는 것을 추천해요. 저희 팀도 광고/마케팅/조사 경험 인력이 있었기에 ‘절대적인 성과 수치는 마케터들에게 큰 의미가 없고 LIFT를 입증할 수 있어야 해. 앱사용율 성과나 인지도를 보여줄 때 꼭 비교치를 제시하자‘ 등을 적용할 수 있었어요. 이런 조건을 충족할 협업사나 툴도 찾아야 했고요.

🪨 원석을 잘 다듬어야 보석이 됩니다.

결측 데이터 처리, 중복 데이터 제거, 데이터 형식 변환 등 어떻게 전처리를 해야 정확한 분석이 나오는지 판단할 수 있어야 해요. 이건 이론 공부도 중요하지만 경험에서 나오는 직감에서 오는 거라 더 어려운 것 같아요. ‘아… 쎄한데 이렇게 하면 안될 것 같아’의 직감은 분석을 많이 경험해야만 나옵니다. 실제로 저희도 시청률 분석 시스템을 분석하며 시행착오가 있었어요. ‘아니 왜 이렇게 수치가 높지…?’ → ‘헉 하루에 엘리베이터를 37번 탄다고 나오는 분이 있어. 이건 측정 이상이야 제외했어야 해’

🗜 세공은 섬세하고, 가치를 극대화할 수 있게

가장 중요한 단계이죠. 준비가 된 데이터를 어떤 모델과 방법으로 분석할 지를 알아야해요. 여기서도 이론 만큼이나 ‘목적이 무엇인지 기억하고 끝까지 관철하는 것’ 이 중요해요. “어떤 로직으로 가능할지는 모르겠는데, 아파트 단지들을 여러 요소를 고려해서 유사도에 따라 분류해볼 수 있을까요?!” 비지도 군집 분석에 대해 몰랐던 제가 그냥 막 던졌던 아이디어였어요.

사용자의 시각에서 쓰임새에 맞는 분석 방법도 고려해야 합니다. ‘엘리베이터TV 시청률을 위해 시청 횟수만 제공하면 큰 의미가 없을 거야. 분명 CPM과 CPRP를 비교할 테니 함께 제공하자. 전환 매체가 아니니 전환 단가는 제외해야지’

💍 어떤 반지에 원석을 얹을지 결정하기

다이아몬드는 단단해서 백금과 잘 맞고 원석 위를 감싸는 브롱클로즈 형태가 잘 맞는다고 해요.

데이터 분석 결과도 특성에 따라 다른 툴의 데이터 결과와 연계할지, 어떤 형태로 제공할지 결정하는 것이 중요해요.

저희 팀의 경우 분석자의 변수 자율도가 중요한 시청률 데이터는 대시보드 형태로, 인문학적인 해석과 인사이트가 중요한 리포트는 백서 형태로 제공해요. 비전문가도 쉽게 소화할 수 있게 직관적으로 구성하고요.

적합한 협업팀, 협업 회사를 잘 찾고, ‘일하고 싶은 팀’이 되는 것도 이 단계에 속합니다. 데이터는 다른 데이터와 함께 할수록, 협업 팀의 의견을 반영할수록 더 빛나니까요.

🔖 인증서가 있어야 팔리지

이런 데이터 분석 결과를 발표할 때 가장 많이 듣는 질문, 신뢰도에 대한 검증 질문이에요.

“TV 시청률 패널은 4000명인데 엘리베이터TV는 몇명인가요? - 2200명입니다!”

“탑승 하차를 어떻게 알아요? - 고도 변화와 엘리베이터TV 핫스팟 신호를 함께 분석해요”

“어떤 콘텐츠 봤는지도 나와요? - 네! 송출로그와 탑승하차 시각을 비교해요”

“표본이 정확한가요? - 네 모집단과 성연령, 지역까지 비율을 맞췄어요”

이런 답변들은 분석가도 상세한 프로세스를 잘 기억하고 있다가 조리있게 설명하는 것도 중요하지만 분석 설계 단계부터 ‘어떤 포인트를 충족해야 업계 신뢰도 인정을 받을 수 있는지’ 고려하는 것이 중요해요.

📣 구슬은 꿰야 보배, 데이터는 알려야 보배

분석된 결과의 활용도를 높이려면 회사 내/외부에 잘 알려야해요.

회사 내부

• 언제든지 열어볼 수 있는 자료실 운영하기

• 분석 요청 보드와 FAQ 운영하기
• 주기적으로 분석 내용 공유하기

• 대면 정규 공유 세션 갖기

그리고 협업 부서와 친분 관계를 유지하며 “아 고래? 요새 그런 데이터를 많이 써?!!”파악도 열심히합니다.

회사 외부

• 자체 채널(블로그, 브런치, 웹사이트, 뉴스레터) 등으로 콘텐츠 홍보하기

• 소장 욕구를 불러일으키는 하드카피/소프트카피 리포트 발간하기

• 다른 협회/네트워크와 협업하여 콘텐츠 마케팅 하기
• 강의/기고 등으로 역량 알리기

• 보도자료 배포하기

• 부스나 컨퍼런스 등으로 직접 만나 홍보하기
  - 한국광고주대회 부스 협찬 홍보

-자체 개최 컨퍼런스 진행

• 개인 링크드인, 커리어리 등 활동하기

진득하게 데이터 분석의 정확도에 매진하다가, 여러 곳과 연락하고 콘텐츠를 만드는 게 쉽지는 않았어요. 그래도 제가 개인적으로 느낀 ‘홍보’의 효과는 ‘데이터 분석의 목적 의식이 발전한다’였어요. 간혹 가다 저의 내적 동기 때문에 데이터 분석에 매몰될 때가 있었어요. 데이터 분석 주제의 중요도와 상관없이, 꼬여 있는 데이터가 찝찝해서 푸는 데 하루를 꼬박 할애한 적도 있고요.

반면에 최근에는 대외 활동도 많이 하고 외부 분들도 많이 만나면서 ‘아.. 옥외광고 데이터에 대해서 다들 많이 모르는 구나’, ‘아, 이런 것들을 궁금해 하는 구나’와 같은 정보를 많이 얻게 되면서 실제 업계 중요도에 맞추어 제 시간을 분배할 수 있게 되었습니다. 콘텐츠의 결도 외부의 반응을 계속 학습하면서 더 쉽고 재밌게 다듬어갈 수 있었어요.

물론 이렇게나 방대한 홍보 활동을 데이터분석팀에 기대할 수는 없어요. 하지만 “우리 회사가 가진 좋은 데이터들을 왜 외부에서 잘 모르지?”라는 고민이 있으시다면, 간단하게 자체 채널이나 링크드인 등으로 외부 노출을 넓혀보는 것을 틈틈히 시작하는 것도 좋은 방법입니다.

홍보 담당자에게도 데이터는 너무 어려워요. 끈끈한 유대 관계로 협업을 진행해볼 수도 있겠지만, 데이터 분석 결과를 엑셀로 전달해서 “외부용 콘텐츠 좀 말랑하게 만들어봐 주세요.” 부탁하면 쉽게 콘텐츠가 나오지는 않아요. 그래서 요즘에는 ‘데이터 분석가가 이런 콘텐츠 제작 역량도 있어야 하는 걸까?’ 또는 ‘어려운 SaaS 기술, 또는 데이터 전문 콘텐츠 마케터가 나중에는 생기지 않을까?’ 등의 고민이 많습니다.

데이터와 콘텐츠 양쪽에 관심이 많다면 이렇게 데이터를 외부에 알리는 작업을 많이 해보세요. 저는 ‘단순히 회사 홍보’를 위한 접근 보다는, ‘말랑하고 소비하기 쉬운 데이터 콘텐츠 만드는 훈련’에 의의를 두고 접근합니다. 포스팅을 할 때마다 받게 되는 즉각적인 반응을 학습하니, 콘텐츠 퀄리티와 반응도도 점점 좋아지는 것을 느껴요.

번외편 _ 팀장의 시각에서, 이럴 때 ‘이 사람 일 참 잘한다’라고 느껴졌습니다.

1️⃣ Task 관리를 스스로 할 때✔️

기본인 것 같지만 지켜지지 않는 경우가 많아요. 특히 업무가 많을 때 자잘한 Task가 하루에도 5-7개 던져질 때가 있는데 당일 모두 마무리되기를 기대하지는 않지만 ‘잊혀지지 않고 수행되는 것’이 너무 중요해요. 특히 실무를 병행하는 팀장이라면 “oo님, 이 업무 혹시 진행 됐을까요?”라고 매번 챙길 때 버거움을 느낍니다.

이런 부분을 해소하기 위해 WIP를 하거나 업무 관리 툴을 쓰기도 하는데요. 본인이 To Do List와 각 아이템 별 데드라인을 스스로 관리하지 않는다면 툴만으로 해결하기는 어렵습니다. 자잘한 Task도 메모 습관이 필수! 📝

“장기적인 과제로 ooo도 나중에 고려해보면 좋겠어요”라고 흘리듯 얘기했는데 잊지 않고 챙기는 팀원을 보면 무한 감동이 밀려옵니다. (인간미..? AI미..?)

2️⃣ 뭉뚱그려진 대화 속 역할을 찾아낼 때🙋‍♀️

결론이 없이 회의가 3-4시간 이어질 때가 있어요. 현재 문제와 과제는 있는데 ‘그래서 누가 뭘 해야하는데?’에 대한 답을 내릴 수 없는 경우가 많죠.

이 때 과감히 손을 들고 “그럼 oo님이 이 작업을 먼저 해주시면, 그걸로 제가 ~~~를 해보겠습니다”라고 명확히 프로세스와 데드라인을 정리해주는 해결사가 나타난다면 모두가 집에 빨리 갈 수 있게 됩니다.

방향이 없이 표류하는 회의나 커뮤니케이션일 수록 초집중해서 업무 R&R을 스스로 설계하는 연습을 많이 해보는 것이 중요합니다.

3️⃣ 뚱뚱한 업무를 잘게 쪼갤 수 있을 때🪓

예전에 업계 선배님이 해 주신 말이 기억에 남아요.

“예를 들어 내가 도끼를 만들어오라고 했어. 한참을 앉아서 어떻게 도끼를 만들지 고민만 하는 사람이 있는 반면, 목재는 어디서 구할 지 철은 어디서 구할 지, 조립은 어디서 할지 차근차근 계획을 세우는 사람 있을 거야”

도끼는 간단한 예지만 복잡한 프로젝트의 경우 어디서부터 무엇을 시작할지 막막할 때가 많아요. 이 때 좌절하기보다 차근차근 단계 별로 조금씩 이라도 성취해가며 끈기 있게 프로젝트를 마무리할 수 있는 근성이 중요합니다. 단계도 대략적으로 설계하기 보다, 리서치 등을 통해 상세하게 설계하는 게 좋겠죠.

인쇄 ~ 3.26 보다는

최종본 > 검수 > 샘플본 수령 및 견적 확인 > 최종 발주 > 배송 수령

의 형태가 훨씬 관리하기 쉬워요.

4️⃣ 복잡한 커뮤니케이션의 실타래를 잘 풀어낼 때 🧶

복잡한 프로젝트를 두고 협업할 때 대화가 꼬여버릴 때가 생겨요.

‘이 건은 a 관련 피드백 주신 것 연장선일까요?’

‘아니요. b 프로젝트 관련입니다.’

‘아. c 데이터 말씀이시군요. 그럼 시간 여유가 있네요.’

’아니요. ㅠㅠ b의 b데이터입니다. 금주까지로 말씀드렸습니다.‘

’b는 a프로젝트 관련인가요?‘

이럴 때 차에 부딪힐 뻔한 사슴처럼 굳어버리는 사람이 있는 반면, 차분히 심호흡을하고 상황을 정리하려는 사람이 있는데요. 노션 페이지로 표를 정리하여 헷갈릴 때마다 열어볼 수 있는 링크를 제공하여 커뮤니케이션을 명확히 한다던지 아예 메신저/슬랙 등으로 오가는 내용들을 로그 형태로 기록하거나 Task화 할 수 있겠습니다.

하지만 무엇보다도 ‘만나서 논의하는 것!’ 중요해요. 요즘 특히 ‘콜포비아’, ‘접촉 포비아’가 번지고 있는 만큼, ‘왜 만나서 논의하지 않지…?’ 라는 생각이 들때가 많아요.

생각보다 메신저로 3-4번 오갈 내용들이 만나서 논의하면 1번만에 끝나고, 갈등 상황을 많이 줄여줄 때가 많아서 초기 커뮤니케이션은 만나거나 통화로 하는 것을 추천드려요.

이 4가지가 잘 훈련된 팀원에게 A를 마땅히 주고 싶은 마음이 들텐데요. 기본적인 소양으로 보여도 모두 갖춘 직원이 드물기 때문이죠. 하지만 ‘매우 뛰어난’ S등급을 부여하려면 한 가지 중요한 조건을 충족해야 하는 것 같습니다.

5️⃣ 새로운 프로젝트를 발제 할 수 있을 때 🆕

보통 주어진 업무만도 제 기간에 모두 끝내기에도 어려울 때가 많은데요. 이에 더해서 ‘팀장님, 제가 봤을 때 저희 브랜드 상황을 데이터를 기반으로 봤을 때 전략적으로 ooo을 새로 진행해보는 것이 좋을 것 같아요.’ 라는 의견을 스스로 낼 수 있다면 더할 나위 없겠죠?! 회사에서 미처 생각하지 못한 시각과 아이템을 찾아낸 것이니까요.

저는 반기나 연간 꼭 1번 이상은 이런 발제를 실천하려고 노력하는데요. 스스로 꾸준히 리마인드하지 않으면 바쁜 업무 중 일부러 챙겨서 실천하기 어려운 부분입니다.

사업계획서를 정부지원사업에 제출해서 무료로 데이터 고도화 사업을 진행하거나, 여러 데이터를 통합한 대시보드 제작을 건의하거나, 제휴하고 싶은 회사에 용기를 내서 컨택하여 협업하는 등의 업무가 회사에서 기대하지 않았지만 +a로 진행했던 업무였어요.

물론 성과 평가 만을 염두하고 일을 하는 것은 바람직한 방향은 아니지만, 이 5가지 습관만 초년생 때부터 잘 훈련해도 ‘같이 일하고 싶은 사람’이 되고 동료들과의 사이도 좋아질 수 있습니다. '내가 맞는 방법으로 일하고 있을까?'라는 질문에 좀 더 자신 있어질 수 있고요!

➰ 추상적이고 규정하기 어려울 수록 AI가 대체하기 어렵다

제가 실제 업무 사례를 예시로 최대한 설명하려고 했지만, ‘어떤 능력이 AI에게 대체되지 않는 소프트스킬이란 무엇이지?’ 라는 질문에 아직은 명확히 답변이 떠오르지는 않으실 거에요. 아마 명확하게 규정이 될 수 있었다면, AI도 학습하고 이미 역량을 대체했을 것 같습니다.

• 다양한 돌발 상황에 당황하거나 지치지 않고 꾸준히 해결하는 능력
• 이론적으로는 불가능해 보여도 일단 도전해서 언젠가는 해내는 능력
• 다른 사람과의 대화 / 만남에 두려움 없이 부딪히고 협업을 해내는 능력

이런 부분은 타고날 수도 있겠지만 ‘무조건 많이 해본다’ 밖에는 해결되지 않는 부분인 것 같습니다. 특히 새로운 분들께 말을 걸고, 자신 있게 원하는 바를 설명하는 용기는 하루 아침에 생겨나지 않아요.

저도 팀장님끼리 미팅하는 동안 아무 말도 안하고 수줍게 앉아있던 사원 1이었습니다. 말 실수도 해보고, 이상한 요구라며 혼도 나보면서 용인되는 말과 행동의 범위를 체득하고 편히 많은 분들을 대할 수 있게 된 것 같아요. 누구와 언제 어떻게 다시 만날지 모르니 최대한 많은 분들께 친절하려고 했던 것도 어느 새 귀중한 협업 프로젝트 기회로 돌아오기도 했고요.

문제해결능력도 마찬가지입니다. 문제해결능력은 100개의 문제 시나리오에 대한 해결 방법을 학습하고 있다가 꺼내는 것이 아니라,

• 맨 땅에 헤딩해 본 경험
• 정말 해결이 안될 것 같았던 문제를 며칠 동안 끙끙 앓고 해결해 본 경험

이 뇌에 길을 뚫어 준다고 믿어요. ‘나야 뭐 안될 것 같은 거 해결하는 거 전문이지’라는 자신감이 붙는 순간, 미루지 않고 추진하는 사람이 됩니다.

이 부분을 2-3년차 안에 얻는 것이 골든 타임이라고 생각합니다.

될 것 같은 일, 안 혼낼 것 같은 사람만 찾는 것이 인간의 본능인데요. 저도 저연차로 돌아간다면, 실패할 것 같은 일, 혼낼 것 같은 사람일 수록 더 많이 겪고 제 양분으로 삼았을 것 같습니다. 저는 개인적으로 AI의 발전을 지켜보며, 기존의 연간 목표가 ‘00 툴 배우기, 00 자격증 따기’ 였다면, 최근에는 ‘나의 영역과 전혀 관련 없이 쌩뚱 맞은 영역에 발 담그기’가 된 것 같아요.

결국 AI가 끝까지 대체할 수 없는 것은 기존 지식이 대체할 수 없는 돌발 상황을 다른 사람과 적극적으로 커뮤니케이션, 역량을 융합하여 해결할 수 있는 능력이 될 것이라 조심스레 고리타분하게 예상해보며 이 글 마무리합니다.